プロフィール
谷藤友彦(やとうともひこ)

谷藤友彦

 東京都城北エリア(板橋・練馬・荒川・台東・北)を中心に活動する中小企業診断士(経営コンサルタント、研修・セミナー講師)。2007年8月中小企業診断士登録。主な実績はこちら

 好きなもの=Mr.Childrenサザンオールスターズoasis阪神タイガース水曜どうでしょう、数学(30歳を過ぎてから数学ⅢCをやり出した)。

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2017年05月10日

『知性を問う(DHBR2017年5月号)』―AI(人工知能)にできないことは「意識」/マーケティングとイノベーションの二項混合?


ダイヤモンドハーバードビジネスレビュー 2017年 5 月号 [雑誌] (知性を問う)ダイヤモンドハーバードビジネスレビュー 2017年 5 月号 [雑誌] (知性を問う)

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 ※私が愛してやまないMr.Children、デビュー25周年おめでとうございます。いつも心に沁みる名曲を届けてくれてありがとうございます。これからもミスチルを応援し続けます!

 (1)2015年11月号以来のAI(人工知能)の特集(同号については、以前の記事「『人工知能(DHBR2015年11月号)』―AIは自分で目的を設定できるようになると思う、他」を参照)。AIの急激な発達によって、人間のみが可能でAIには不可能なこととは何かが盛んに議論されるようになった。AIにできないことの1つ目として、「自分で課題を設定すること」が挙げられる。AIはあらかじめ人間が設定した課題について、大量のデータとアルゴリズムを活用して解を導くことはできるが、AI自身が解くべき新しい課題を発見することはできないというわけである。
 あまり語られないことだが、課題解決には大きく言って2通りある。1つが病気を治し健康にするようなタイプの課題解決(タイプA)。もう1つがあるべき姿(ゴールイメージ)から定める必要があるタイプの課題解決(タイプB)である。(中略)

 タイプBの場合の課題解決はまったく異なる。たとえば、芸能人を目指すある若者がマツコ・デラックスさんのようなチャーミングで、他の誰とも異なる味と存在感のある司会者になりたいと思ったとする。この場合、明らかに答えは、マツコさんのような体型になることでもなければ、マツコさんのような立ち居振る舞いをすることでも、ソフトでスパイシーな発言をすればいいわけでもない。そもそも真似をしようとする段階で間違っている。誰とも異なる存在になれないからだ。
(安宅和人「AI×データ時代に人間が生み出す価値とは 知性の核心は知覚にある」)
 ただ、以前の記事でも少し書いたが、この手の課題解決はAIにもできるようになるに違いないと私は考えている。新しい課題を発見するためにはいくつかの手法がある。1つ目は否定である。あるシステム(系)で前提とされていることを全て否定してみて、そこから新しいシステム(系)を構築する。ユークリッド幾何学と非ユークリッド幾何学のような関係である。2つ目は空白を見つけることである。引用文の例で言えば、最近売れている芸能人の属性や特徴を洗い出して、我々がマーケティング戦略を立案する際に作成するポジショニングマップや戦略キャンバスのようなものを構想し、まだ誰も目をつけていないスイートスポットを発見する。

 3つ目は、2つ以上の異質な情報を組み合わせることである。安宅氏は、機械学習の基本を「分ける」ことと「線引きすること」と述べているが、AIには情報をつなぐことも可能である。AIが文章を書く時、登録されている単語を自由自在に組み合わせて、文章の候補を大量に作成する。その中で、文章として成立しているもの、つまり、文法的に誤りのないものと、前後の文の意味が通じるものを選択する。このアルゴリズムを応用すれば、(素人的考えだが、)AIが新しいアイデアを創造することも不可能ではないように思える。しかも、人間が組み合わせることのできる情報の量には限りがあるのに対し、AIは際限なく組み合わせを試すことができる。

 (※)AIの専門家であるマーガレット・ボーデンの考えを借りると、創造性は3つに分類できるという。①知られたもの同士をつなげ知らない組み合わせにする(統合型)、②既存の枠組みの中で試されていない「空白地」を探す(探索型)、③考えの枠組みや定義そのものを変えて本質をとらえ直す(転移型)(『週刊ダイヤモンド』2017年4月22日号より)。

週刊ダイヤモンド 2017年 4/22 号 [雑誌] (「孫家」の教え)週刊ダイヤモンド 2017年 4/22 号 [雑誌] (「孫家」の教え)

ダイヤモンド社 2017-04-17

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 AIにできないことの2つ目として、「感情を用いる対人関係の仕事」が挙げられる。2015年11月号の論文には次のような記述があった。
 マカフィー:はい。3つのスキル分野では、人間のほうがまだはるかに優れているからです。(中略)2つ目の領域は、感情、対人関係、思いやり、育成、コーチング、意欲喚起、統率など。何百万年もの進化を通じて、私たちはボディランゲージを読み解くのが得意になりました。
(エリック・ブリニョルフソン、アンドリュー・マカフィー「【インタビュー】「グレート・デカップリング」という現実 機械は我々を幸福にするのか」)
ダイヤモンドハーバードビジネスレビュー 2015年 11 月号 [雑誌]ダイヤモンドハーバードビジネスレビュー 2015年 11 月号 [雑誌]

ダイヤモンド社 2015-10-10

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 サービス業などの顧客接点で働くスタッフの仕事は、感情を活用する仕事であるから、AIでは代替できないと言われる。しかし、私はこの分野にもやがてAIが進出してくると予想している。A・R・ホックシールドは著書『管理される心─感情が商品になるとき』(世界思想社、2000年)の中で、乗客に微笑むキャビンアテンダントの心がいかに管理されているかを指摘した。顧客の気持ちを温めるキャビンアテンダントだけではない。債務者の恐怖を煽る集金人までも、感情をコントロールされているという。心が管理されているということは、心がプログラミングされていることに等しい。ということは、AIがその役割を担っても不思議ではない。

管理される心―感情が商品になるとき管理される心―感情が商品になるとき
A.R. ホックシールド Arlie R. Hochschild

世界思想社 2000-04

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 先ほどの引用文を読むと、ホックシールドが感情労働者と名づけた人々だけでなく、マネジャーやリーダーの仕事もAIにはできないと主張しているように読める。ところが、2015年11月号には、「考える機械がツールからチームメイトに変わる あなたの上司がロボットに代わったら」(ウォルター・フリック)という論文がある。ロボットである上司は、アルゴリズムを用いて部下の業績を評価する。その際、部下は評価結果が正確に算定されたものであるにもかかわらず、反発を覚える。これは無理もないことだ。ところが、ロボットを人間に似せる、つまりロボットに声を出させたり、人間の身体に近い構造にしたりすると、人間側の反発が和らぐのだという。

 AIにできない3つ目のことは「意識」である。2017年5月号には次のように書かれている。
 意識とは、モノやコトに注意を向ける働きと、自分は自分であると認識できる自己意識である。自分はいま、見ている、触っている、喜んでいる、記憶を思い出している、自分のことを考えている、といったことを感じる働きだ。意識は、知、情、意、記憶と学習の全体を主観的に感じる働きだと考えられる。
(前野隆司「AIに実現できない心の領域 「心の質感」が創造性の源泉になる」)
 率直に言って、この論文を読んでも意識とは何なのか判然としなかった。私が無知だと言ってしまえばそれまでなのだが、あながち私の無知のせいだけにはできない事情もある。何せ、現代の最新の脳科学をもってしても、意識とは何か全く解明できていないのだという。それに、意識は2000年以上も前から、何十人、何百人もの大哲学者が寄ってたかって洞察を試みたというのに、未だに見解の一致を見ない領域でもある。

 とはいえ、私なりに少し考えてみた。例えば、日中、何も用事がない状態で、ポンと渋谷の駅前に放り出されたとする。人間であれば、渋谷の景色をぐるぐると見回しながら、何かできそうなことを探すだろう。駅前の地図の前でガイドブックを片手に困った顔をしている外国人がいたら、声をかけて道を教えてあげる。渋谷をちょっと歩いて紀伊国屋書店に入り、そういえば前から読みたいと思っていた本を偶然見つけてそれを購入し、近くのスターバックスでゆっくり読む。あるいは、BUNKAMURAに立ち寄って、何か面白そうな公演がないかチェックする。また、仮にその人がラーメン好きであれば、新しいラーメン屋が開店していないか見て回るかもしれない。

 これらの行動は、渋谷という外界から大量に入ってくる情報と、自分自身に関する情報を意識することで可能になる。その大量の情報をどのように意識し、意識した情報から何らかの行動目標を設定するプロセスがまだよく解っていないのである。道案内に特化したAI、書籍情報をくまなく蓄積することに特化したAI、公演やラーメン店の情報を探索することに特化したAIであれば、個別の行動をとることはできる。ところが、何も条件を設定されていない状態でAI搭載ロボットを渋谷の駅前に放り出しても、そのロボットには何もできない(文字通り動かない)に違いない。

 (2)本ブログで何度も書いたように、大国(アメリカ、ドイツ、ロシア、中国)は二項対立的な発想をする。つまり、二者択一の意思決定を下す。本号の論文「矛盾を受け入れる動的均衡のマネジメント リーダーは「二者択一」の発想を捨てよ」(ウェンディ・K・スミス、マリアンヌ・W・ルイス、マイケル・L・タッシュマン)は、論文のタイトル通り、リーダーに対して二者択一的な発想から抜け出すことを勧めている。だが、欧米人(+中国人)が二項対立に直面した時、ヘーゲルが弁証法で説いたアウフヘーベン(止揚)はほとんど起こらないのではないかと私は見ている。どんな場面でも、対立する二項のうちから必ず一方を採用しなければならない。そのどちらも採用しようとすれば、二項の間で小刻みに”反復横跳び”を繰り返すしかない。
 このように二者択一から両立へと思考を変えるには、対立し合う要求を長い目で満たすために、短い期間でフォーカスを切り替えていくことが求められる。相反する要求の間で振れ幅を大きく取るのではなく、成長と持続可能性を実現できるように意図的に小幅なシフトを繰り返さなければならない。
(ウェンディ・K・スミス、マリアンヌ・W・ルイス、マイケル・L・タッシュマン「矛盾を受け入れる動的均衡のマネジメント リーダーは「二者択一」の発想を捨てよ」)
 日本には、二項対立に陥った時に、両者を融合する「二項混合」という文化がある。その最たる例が「神仏習合」だと私は思っている(以前の記事「義江彰夫『神仏習合』―神仏習合は日本的な二項「混合」の象徴」を参照)。と、ここまで書いて、マーケティングとイノベーションという、しばしば組織内で対立するこの2つの活動も、「二項混合」しなければならないのではないかと考えるに至った。以前の記事「戦略を立案する7つの視点(アンゾフの成長ベクトルを拡張して)(1)(2)」で、マーケティングとイノベーションを分けて整理したが、これを混合させるとなると、多分日本中でほとんど誰も考えていないような、なかなかの一大事である。

 本号には、1つのヒントがあった。破壊的なイノベーション(ここで言う「破壊的」とは、クリステンセンの言う「破壊的イノベーション」のそれではなく、もっと単純に、「製品・サービスや業界の構造を抜本的に変更する」といった意味合いである)によって既存製品が取って代わられる時、いきなり既存製品が駆逐されるのではなく、既存製品と破壊的なイノベーションのハイブリッド型製品が生まれるという。トヨタのプリウスがその最たる例だ。ただし、ハイブリッド型製品は、破壊的なイノベーションに移行するまでの”つなぎ”にすぎない点には注意が必要である(ネイサン・ファー、ダニエル・スノウ「破壊的イノベーションに対抗する プリウス式ハイブリッド戦略」)。

 今回の記事では1つの方向性しか示すことができないが、マーケティングが市場を創ること、イノベーションが市場を破壊することであるならば、両者の二項混合は「創りながら壊す」という経営になりそうである。具体的には、主力製品・サービスに注力しながら、同時にその製品・サービスに取って代わる革新的な技術や新しい製品カテゴリを開発することである。前掲の「戦略を立案する7つの視点(アンゾフの成長ベクトルを拡張して)」の記事中の図で言えば、①リピート購入戦略、②市場シェア拡大戦略と⑥代替品開発戦略を同時に追求することを意味する。

 イノベーションのセオリーに従えば、以前の記事「『イノベーションのジレンマ(DHBR2016年9月号)』―イノベーションの組織は既存組織と分けるべきか否か?」でも書いたように、①リピート購入戦略、②市場シェア拡大戦略と⑥代替品開発戦略は利害が正面から対立するため、組織を分けるのがベストである。しかし、日本流の二項混合経営では、敢えて両部門を分けないという選択肢があり得る。そういう日本企業が出てきたら面白いことになりそうな気がする。同じ部門内で、あるチームは主力製品・サービスを一生懸命売ろうとしている。その一方で、別のチームはその主力製品・サービスを陳腐化するイノベーションを生み出そうと躍起になっている。その2つのチームが、同じターゲット顧客をめぐってしのぎを削っているようなイメージである。

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